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Enregistrement W2139140081 · doi:10.5558/tfc2013-087

Effects of precommercial thinning on the forest value chain in northwestern New Brunswick: Part 2 – Efficiency gains in cut-to-length harvesting

2013· article· en· W2139140081 sur OpenAlexaffvenueabout
Jean Plamondon, Doug Pitt

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceFPInnovations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThinningAbies balsameaBalsamForestryMathematicsProductivityEnvironmental scienceStatisticsBotanyGeographyBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Green River precommercial thinning trials were established between 1959 and 1961 in naturally regenerating balsam fir (Abies balsamea [L.] Mill.)-dominated stands an average of eight years after overstory removal. Three nominal spacings of 4 ft (1.2 m), 6 ft (1.8 m) and 8 ft (2.4 m) were compared to an unthinned control in six replicate blocks. In the fall of 2008, following completion of the ninth sequential evaluation of the study’s 48 permanent sample plots, three of the six replicates were clearcut harvested using a cut-to-length system; data were collected on harvesting, forwarding and loading efficiency. Largely due to increased average tree size, precommercially thinned stands were associated with improvements in both harvesting and forwarding productivity, proportional to thinning intensity. For example, the nominal 6-ft spacing yielded 30% to 35% gains in harvesting productivity, and 16% to 39% gains in forwarding productivity (p ≤ 0.04), these ranges spanning the different levels of operator expertise and block conditions observed. In total, estimated harvesting costs were $12.58/m 3 in the unthinned stands, compared to $9.10/m 3 in the 6-ft spaced stands (p = 0.02). Such a difference represents a $3.48/m 3 savings, which translates into just over $1000 per ha, based on the gross merchantable volume produced in the 6-ft spaced stands.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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